python怎么通过KNN来填充缺失值
KNN算法,又叫K近邻分类算法,是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻,就是K个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的K个邻近值来代表。近邻算法就是将数据集合中每一个记录进行分类的方法。我们在样本数据有缺失需要填充的时候,可以使用K近邻算法来训练一个模型,然后让其预估缺失值,这就是python通过knn来填充缺失值的方法,那么具体怎么操作呢?请接着往下看:
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Python机器学习之KNN近邻算法
在python机器学习中,KNN近邻算法是相当出名的存在。通过测量不同特征值之间的距离方法来进行分类,使它拥有了精度高,对异常值不敏感的优秀特点。那么这么出名的算法究竟是如何实现的呢?今天我们就从源代码来分析一下KNN近邻算法的实现。
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